廣東
今年4月9日，國務院印發《關于加快建設分級診療體系的若干措施》，提出要進一步推動醫療衛生服務下沉和基層能力提升。如何讓基層醫護從被動轉診，走向“讀得懂、敢決策”，提升醫療服務質量？一些醫療和體檢機構將目光轉向了人工智能（AI）技術。
“早發現、早診斷、早治療”，AI正將普惠醫療的愿景變為日常。依托服務場景創新、產學研協同與數據賦能，我國醫療服務不斷向基層延伸、向預防前移，也成為AI應用的創新策源地與實踐主戰場。
圖為患者接受眼底AI篩查。張一帆/供圖
醫療服務關口前移
在長沙，67歲的糖尿病患者王慧珍（化名）親身經歷了“家門口看眼病”的便利。
“請看前方，不要眨眼。”在長沙市天心區暮云街道社區衛生服務中心里，王慧珍在醫生指導下完成眼底拍照。不到兩分鐘，由AI自動生成的分析報告就通過小程序同步至她的手機。
這次檢查中，AI預警王慧珍出現眼底出血癥狀，社區醫生立即通過醫聯體綠色通道將其轉至長沙醫學中心。接受微創手術后，王慧珍可在離家僅500米的門診部做復查，主刀醫生通過遠程視頻指導用藥。
“這套‘AI眼底影像輔助診斷系統’最大的價值就是從技術上將‘早發現、早診斷、早治療’變成現實！睈蹱枖底盅劭蒲芯克崭彼L戴偉偉告訴記者。過往，沒有顯性癥狀的患者不會去看醫生，基層社區醫生的？平涷炓灿胁町。如今，AI系統可以實現2分鐘內準確篩查11種眼病，在與愛爾眼科合作的上千個網點中累計調用次數超過60萬次。
為了進一步推動醫療衛生服務下沉和提升基層服務能力，像愛爾眼科這樣把AI技術作為重點抓手的醫療機構還有很多。
例如，美年健康在檢查環節引入超聲AI全量質控系統，日均自動評估超聲圖像超200萬張；AI影像輔助診斷覆蓋超90%的影像檢查項目，早期篩查效率提升40%。“AI的應用有效降低了漏診風險，緩解基層醫療效率瓶頸！泵滥杲】迪嚓P負責人表示，“以AI輔助小腸膠囊內鏡為例，AI系統將單病灶檢出靈敏度從傳統人工閱片的76.89%大幅提升至99.90%！
作為目前全球唯一通過國家執業醫師考試筆試的AI機器人，訊飛醫療推出的智醫助理，在超7.7萬個基層醫療機構的服務中，已經累計提供AI輔診建議超11億次，輔助生成規范化電子病歷4.5億余份。
臨床數據讓AI更好用
“AI+醫療衛生”應用的深入發展已成趨勢，我國目標在明年實現基層診療智能輔助、臨床專科專病診療智能輔助決策和患者就診智能服務在醫療衛生機構的廣泛應用。為此，醫療機構、科研院所、硬件企業協同發力，其中最貼合臨床、數據積累最豐富的線下醫療服務網點正成為“AI+醫療衛生”應用的創新場景。
在前述“AI眼底影像輔助診斷系統”的開發過程中，愛爾眼科與中國科學院計算所、醫療設備制造商形成了分工清晰、優勢互補的三方合作模式，推動醫療AI硬件研發與成果轉化。其中，愛爾眼科承擔醫學支持的角色，高年資醫師團隊完成病灶標注、疾病分類、臨床邏輯校驗等工作，確保AI判斷符合臨床診療規范。
戴偉偉告訴證券時報記者，臨床數據與醫學標注是AI模型“學得準”的關鍵。為訓練高質量眼底AI模型，數十位眼科高年資醫師參與影像標注工作，單張影像標注耗時達5至10分鐘，累計完成數萬量級數據標注，為算法訓練提供高質量支撐。目前，愛爾眼科的醫師團隊還針對罕見眼底病組建專項小組，推動AI向更細分、更疑難的領域延伸。
“AI診斷模型并不罕見，愛爾眼科的價值，在于我們‘1+8+N’的戰略，覆蓋全國的近千家醫療網點布局、充沛的專業人才隊伍建設，以及每年千萬規模的眼科門診量、百萬規模的眼科手術量所帶來的不斷積累！贝鱾フf道。
“人工智能技術需要回歸醫療本質，服務臨床！庇嶏w醫療相關負責人也強調。目前，基于已服務超過7.7萬個基層醫療機構以及智慧醫院解決方案服務超600家醫院的智醫助理，訊飛醫療每天可收到超170萬人次真實診療數據回流，2025年高質量訓練數據總量增長30%，醫學知識庫接近10億篇，為專病大模型迭代提供支撐。
轉動服務的飛輪
“AI+醫療衛生”應用加速發展的前提，是數據要素合規高效、安全有序的互通互聯。在嚴格合規與隱私保護的前提下，實現跨院區、跨設備的數據整合、脫敏共享與共創開發，才能支持多中心真實世界研究、疾病風險模型訓練、運營優化與供應鏈協同。
作為大模型開發方，訊飛醫療相關負責人表示，目前公司以自主可控的國產算力，實現星火醫療大模型訓練、推理全流程國產化部署，從技術底層根源上保障醫療數據安全，以全棧自主可控的技術體系，守護醫療數據安全底線。
作為醫療數據的重要供給方，愛爾眼科正在著力對海量數據進行清洗、治理、建模與分析，希望實現高質量的數據資源匯聚，逐步推動數據的資產化與價值挖掘。2025年，愛爾眼科已整合66個專注于特定眼部疾病的專病數據集，包括超過30萬例罕見與重點眼病病例，完成7款數據產品在數據交易所的掛牌。
目前，愛爾眼科戴偉偉團隊正在致力于攻克眼底相關罕見病識別的技術難點；訊飛醫療團隊正努力推動星火醫療大模型、醫療體系、智能硬件感知終端的深度融合，嘗試建立全周期健康管理服務。在眾多醫療機構的共同努力下，我國醫療服務行業將向著更智能、更系統、更可及的方向不斷升級。
責編：梁秋燕
校對 ：楊立林
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